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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in NotebookLM für die Forschung
- Kernfähigkeiten und Einschränkungen
- Navigation im Workspace von NotebookLM
- Verständnis von KI-Interaktionen mit Forschungsfokus
Verwaltung von Forschungsquellen
- Import von Dokumenten und Datensätzen
- Effiziente Organisation der Quellen
- Verknüpfung verwandter Materialien für die Mehrquellen-Analyse
Fortgeschrittene Synthesetechniken
- Erstellung von Zusammenfassungen über mehrere Dokumente hinweg
- Extraktion von Kernpunkten und Themen
- Erkennung von Mustern und Beziehungen
Zitations- und Referenzmanagement
- Automatisierte Zitationsextraktion
- Strukturierung bibliografischer Daten
- Export von Zitationen für die akademische Texterstellung
Strukturierung von Wissen mit KI-Unterstützung
- Aufbau konzeptueller Karten mit KI
- Organisation von Erkenntnissen in Frameworks
- Iterative Verfeinerung der Forschungsstrukturen
Erstellung von Berichten und Ausgaben
- Anfertigung von Forschungszusammenfassungen und Briefings
- Generierung von Vergleichsmatrizen und strukturierten Erkenntnissen
- Vorbereitung von Materialien für Publikation oder Präsentation
Kollaborative Forschungsabläufe
- Freigabe von Notebooks und Erkenntnissen
- Gemeinsame Synthese im Team
- Beibehaltung der Konsistenz in geteilten Forschungsworkspaces
Best Practices für die Forschungssteuerung
- Sicherstellung der DatenGenauigkeit und Quellenintegrität
- Entwicklung wiederverwendbarer Forschungsvorlagen
- Festlegung organisatorischer Wissensstandards
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis digitaler Forschungsabläufe
- Erfahrung mit akademischen oder professionellen Literaturüberprüfungsprozessen
- Allgemeine Vertrautheit mit cloudbasierten Produktivitätstools
Zielgruppe
- Forscher, die ihre Workflows für Synthese und Analyse verbessern möchten
- Wissenschaftler, die das Zitationsmanagement und die Quellenorganisation optimieren möchten
- Wissensarbeiter, die die Verarbeitung grosser Datenmengen effizienter gestalten möchten
